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文本图像矫正模块使用教程

一、概述

文本图像矫正的主要目的是针对图像进行几何变换，以纠正图像中的文档扭曲、倾斜、透视变形等问题，以供后续的文本识别进行更加准确。

二、支持模型列表

模型模型下载链接 CER 模型存储大小（M) 介绍
UVDoc推理模型/训练模型 0.179 30.3 M 高精度文本图像矫正模型

测试环境说明：

  • 性能测试环境
  • 测试数据集：DocUNet benchmark数据集。

  • 硬件配置：

    • GPU：NVIDIA Tesla T4
    • CPU：Intel Xeon Gold 6271C @ 2.60GHz
    • 其他环境：Ubuntu 20.04 / cuDNN 8.6 / TensorRT 8.5.2.2

  • 推理模式说明

模式 GPU配置 CPU配置 加速技术组合
常规模式 FP32精度 / 无TRT加速 FP32精度 / 8线程 PaddleInference
高性能模式 选择先验精度类型和加速策略的最优组合 FP32精度 / 8线程 选择先验最优后端（Paddle/OpenVINO/TRT等）

三、快速集成

在快速集成前，首先需要安装PaddleX的wheel包，wheel的安装方式请参考 PaddleX本地安装教程。完成wheel包的安装后，几行代码即可完成图像矫正模块的推理，可以任意切换该模块下的模型，您也可以将图像矫正的模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载示例图片到本地。

from paddlex import create_model
model = create_model(model_name="UVDoc")
output = model.predict("doc_test.jpg", batch_size=1)
for res in output:
    res.print()
    res.save_to_img(save_path="./output/")
    res.save_to_json(save_path="./output/res.json")

运行后，得到的结果为：

{'res': "{'input_path': 'doc_test.jpg', 'doctr_img': '...'}"}

运行结果参数含义如下： - input_path：表示输入待矫正图像的路径 - doctr_img：表示矫正后的图像结果，由于数据过多不便于直接print，所以此处用...替换，可以通过res.save_to_img()将预测结果保存为图片，通过res.save_to_json()将预测结果保存为json文件。

可视化图片如下：

相关方法、参数等说明如下：

  • create_model实例化图像矫正模型（此处以UVDoc为例），具体说明如下：
参数 参数说明 参数类型 可选项 默认值
model_name 模型名称 str 所有PaddleX支持的模型名称 无
model_dir 模型存储路径 str 无 无
use_hpip 是否启用高性能推理 bool 无 False

  • 其中，model_name 必须指定，指定 model_name 后，默认使用 PaddleX 内置的模型参数，在此基础上，指定 model_dir 时，使用用户自定义的模型。

  • 调用图像矫正模型的 predict() 方法进行推理预测，predict() 方法参数有 input 和 batch_size，具体说明如下：

参数 参数说明 参数类型 可选项 默认值
input 待预测数据，支持多种输入类型 Python Var/str/dict/list
  • Python变量，如numpy.ndarray表示的图像数据
  • 文件路径，如图像文件的本地路径：/root/data/img.jpg
  • URL链接，如图像文件的网络URL：示例
  • 本地目录，该目录下需包含待预测数据文件，如本地路径：/root/data/
  • 列表，列表元素需为上述类型数据，如[numpy.ndarray, numpy.ndarray]，[\"/root/data/img1.jpg\", \"/root/data/img2.jpg\"]，[\"/root/data1\", \"/root/data2\"]
 无
batch_size 批大小 int 任意整数 1
  • 对预测结果进行处理，每个样本的预测结果均为对应的Result对象，且支持打印、保存为图片、保存为json文件的操作:
方法 方法说明 参数 参数类型 参数说明 默认值
print() 打印结果到终端 format_json bool 是否对输出内容进行使用 JSON 缩进格式化 True
indent int 指定缩进级别，以美化输出的 JSON 数据，使其更具可读性，仅当 format_json 为 True 时有效 4
ensure_ascii bool 控制是否将非 ASCII 字符转义为 Unicode。设置为 True 时，所有非 ASCII 字符将被转义；False 则保留原始字符，仅当format_json为True时有效 False
save_to_json() 将结果保存为json格式的文件 save_path str 保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致 无
indent int 指定缩进级别，以美化输出的 JSON 数据，使其更具可读性，仅当 format_json 为 True 时有效 4
ensure_ascii bool 控制是否将非 ASCII 字符转义为 Unicode。设置为 True 时，所有非 ASCII 字符将被转义；False 则保留原始字符，仅当format_json为True时有效 False
save_to_img() 将结果保存为图像格式的文件 save_path str 保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致 无
  • 此外，也支持通过属性获取带结果的可视化图像和预测结果，具体如下：
属性 属性说明
json 获取预测的json格式的结果
img 获取格式为dict的可视化图像

关于更多 PaddleX 的单模型推理的 API 的使用方法，可以参考PaddleX单模型Python脚本使用说明。

四、二次开发

当前模块暂时不支持微调训练，仅支持推理集成。关于该模块的微调训练，计划在未来支持。

您也可以利用 PaddleX 高性能推理插件来优化您模型的推理过程，进一步提升效率，详细的流程请参考PaddleX高性能推理指南。

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